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在重要的岩土工程中,确定大样本岩土参数的概率分布对岩土工程稳定性和可靠性分析有着极其重要的意义。为此,基于积分均方误差最小计算得到的最优窗宽,提出了推断大样本岩土参数概率密度函数的正态信息扩散法。该方法基于信息扩散原理,从试验样本和信息论的角度出发,充分利用样本提供的数据信息,而不是先假定成经典的概率分布曲线拟合检验,数学意义和物理意义更加充分和严密。以推断压缩指数Cc的概率密度函数为例,分析了窗宽对信息扩散估计结果的影响规律,说明了该方法在大样本岩土参数概率密度函数推断方面的合理性。用该方法推断了大样本岩土抗剪强度参数的概率密度函数,通过K-S检验,验证了该方法的正确性和实用性。 相似文献
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受工程勘察成本及试验场地限制，可获得的试验数据通常有限，基于有限的试验数据难以准确估计岩土参数统计特征和边坡可靠度。贝叶斯方法可以融合有限的场地信息降低对岩土参数不确定性的估计进而提高边坡可靠度水平。但是，目前的贝叶斯更新研究大多假定参数先验概率分布为正态、对数正态和均匀分布，似然函数为多维正态分布，这种做法的合理性有待进一步验证。总结了岩土工程贝叶斯分析常用的参数先验概率分布及似然函数模型，以一个不排水黏土边坡为例，采用自适应贝叶斯更新方法系统探讨了参数先验概率分布和似然函数对空间变异边坡参数后验概率分布推断及可靠度更新的影响。计算结果表明：参数先验概率分布对空间变异边坡参数后验概率分布推断及可靠度更新均有一定的影响，选用对数正态和极值I型分布作为先验概率分布推断的参数后验概率分布离散性较小。选用Beta分布和极值I型分布获得的边坡可靠度计算结果分别偏于保守和危险，选用对数正态分布获得的边坡可靠度计算结果居中。相比之下，似然函数的影响更加显著。与其他类型似然函数相比，由多维联合正态分布构建的似然函数可在降低对岩土参数不确定性估计的同时，获得与场地信息更为吻合的计算结果。另外，构建似然函数时不同位置处测量误差之间的自相关性对边坡后验失效概率也具有一定的影响。 相似文献
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《岩土力学》2020,(1):325-335
合理推断岩土参数概率模型是岩土工程可靠度分析与风险评估的重要一步,目前大多基于现场或室内试验数据推断岩土参数概率分布。提出了岩土力学参数概率分布推断的自适应贝叶斯更新方法,建立了定量的子集模拟计算终止条件,构建了岩土参数概率分布推断及可靠度分析框架,并给出了计算流程。以台湾3号高速公路滑坡及不排水饱和黏土边坡为例验证了提出方法的有效性,并探讨了子集模拟每层样本数目对岩土参数概率分布推断的影响。结果表明:与最大似然和马尔可夫链蒙特卡洛方法相比,提出的方法计算效率高,编程较为简便,可为解决低接受概率水平岩土参数概率分布推断问题提供一个有效的工具。子集模拟每层随机样本数目对概率分布推断具有一定的影响,随着样本数目的增加,岩土参数后验统计特征和子集模拟阈值均逐渐收敛。此外,可根据互补累积分布函数随子集模拟阈值的变化关系来验证所建立的定量的子集模拟计算终止条件的合理性。 相似文献
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地基沉降修正系数的Bayes概率推断 总被引：2，自引：0，他引：2
通过分析常规方法在沉降修正系数的选取中具有的定值性和随意性,引入建立在过去信息和现在样本信息之上的Bayes理论,结合某客运专线红黏土路基工程,提出用后验分布得到修正系数的取值范围。实例研究表明,用以往经验综合样本信息,估计修正系数的先验概率在某一区间上服从均匀分布。由现场载荷试验实测沉降量与理论计算沉降量分析所得的修正系数,将现场量测的沉降变形信息与先验信息结合起来,利用Bayes统计理论,由小样本试验数据推算得到修正系数的后验概率服从正态分布。对后验分布所得参数进行区间估计,得到该区域红黏土地基沉降修正系数的取值优化区间为 [1.0, 1.7],分析了不同荷载作用条件下沉降修正系数的概率分布模型。 相似文献
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相关型岩土参数分析和选用 总被引：2，自引：0，他引：2
岩土参数与应力环境、沉积条件、风化程度和埋藏条件等因素相关,其统计值具有空间变异性和相关性,采用非相关型岩土统计参数进行岩土工程设计具有不经济性。通过分析岩土参数的变化规律及与其相关的主要因素,说明岩土参数可用深度或参数与地层顶面或底面的距离作为相关参数进行相关型判别,论述相关型参数的判定标准和相关型标准值的计算方法,采用图解法分析相关型参数多种取值方法的可靠性。以华南某核电厂常规岛地基和某变电站边坡为例,介绍了相关型岩土参数标准值经验公式在岩土设计优化中的应用。分析表明：具有规律性变化的岩土参数宜选择恰当的相关参数划分为相关型,相关参数可取参数与地层顶面或底面的距离,相关型岩土参数标准值可使岩土设计方案更具合理性和经济性。 相似文献
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基于可靠度理论的滑坡稳定性及其影响因素分析 总被引：7，自引：1，他引：6
基于可靠度理论,利用Morgenstern-Price法、Ordinary法、Bishop法和Janbu法等4类极限平衡方法对台州市北水南调工程朱溪引水段Ⅷ号滑坡的稳定性进行了分析,设计了最不利组合、最有利组合、平均值组合的确定性分析方案,目的是为可靠度计算结果提供对比基准;设计了Monte-Carlo循环次数为5 000,50 000,500 000,5 000 000次等4种计算工况,岩土参数的概率分布函数为正态分布、三角形分布和均匀分布等3种情况,方差等于0.5,1.0,2.0,3.0,4.0,5.0倍初始实验方差等6种计算方案,岩土参数间相关性在-1.0～1.0间按0.25等幅变化的9种情况。研究发现,循环次数仅对安全系极值有较大影响,对可靠度指标影响不大;分布函数和数据离散性均会对结果精度造成影响;参数相关性仅对失效概率造成较大影响。 相似文献
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自相关距离是进行岩土参数空间变异性分析的重要参数。基于浙江嘉兴某黏性土场地的246组静力触探试验（CPT）及18个钻孔取土室内土工试验,采用平均跨距法、递推空间法、曲线极限法计算了基于侧壁摩阻力fs、锥尖阻力qc和其他土工参数的自相关距离,分析了不同方法、不同参数计算垂直和水平自相关距离的优劣。研究表明：递推空间法的计算结果异常值少且变异系数较小,是研究区场地土体自相关距离的最优计算方法;基于fs、qc算得的自相关距离较为接近,垂直和水平自相关距离分别约为2 m和19 m,但不同土工参数计算得到的结果存在一定的差异。本研究获得了嘉兴黏性土自相关距离的典型值,为土体参数的空间变异性研究提供了基础,对该地区岩土工程的勘探点位布设、随机场的建立及后续可靠度分析具有重要的指导意义。 相似文献
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可考虑历史洪水信息的广义极值分布线性矩法的研究 总被引：3，自引：1，他引：2
在水文及其他行业中广义极值分布(GEV)是一种较为常用的分布线型,包括极值Ⅰ型、极值Ⅱ型和极值Ⅲ型分布.在介绍了该分布线性矩与其参数关系后,给出了有效的可以考虑历史洪水信息的线性矩公式,并对由线性矩推求分布密度函数中k值作了改进.通过统计试验计算分析了线性矩在该分布中的统计性能及历史洪水公式的适用性,并与绝对值准则和平方和准则两种不同优化适线法、矩法作了比较.统计试验表明,改进k值计算后的线性矩法略优于传统线性矩法.从总体上讲,改进k值计算后的线性矩法优于平方和准则适线法及矩法,其参数及设计值的不偏性很好,与绝对值准则适线法总体上相当. 相似文献
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滑坡变形预测一直是实现滑坡灾害预报与防控的有效手段。岩土体参数是开展滑坡变形计算的关键输入信息,然而目前研究鲜有考虑岩土体参数不确定性对滑坡变形的影响,如何融合有限监测数据实现岩土体参数不确定性定量表征及滑坡变形概率预测仍然是一大难点。以降雨入渗非饱和土坡为例,开展流固耦合分析,基于有限的孔压监测数据,利用DREAM＿zs算法实现对岩土体参数的高效概率反演。根据岩土体参数的先验分布,采用拉丁超立方抽样法生成随机样本,将其导入ABAQUS中计算相应的坡脚变形作为数据集,分别采用多元自适应回归样条曲线（MARS）和Light GBM模型构建基于数理-机制双驱动的边坡坡脚变形预测模型,计算贝叶斯更新后的后验稳态样本对应的边坡坡脚变形值,并对边坡变形值开展统计分析。结果表明：DREAM＿zs算法仅需少量的孔压监测数据,即可完成对岩土体参数的更新,并且计算效率高、收敛速度快。此外,提出的边坡坡脚变形预测模型不仅突破了由孔压等间接监测数据来预测边坡变形的局限,同时还实现了对边坡变形发生概率的预测,为滑坡变形预测提供了新的思路和探索。 相似文献
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A new type of indirect inverse analysis procedure is proposed to overcome the difficulties the geotechnical inverse analyses are encountering (such as unstability and non-uniqueness of the solutions as well as multicollinearity). These difficulties are eased by combining the objective information (i.e. the observation data) and the subjective information (i.e. the prior information) in an appropriate manner by so-called extended Bayesian method. The method is based on a new view on Bayesian model proposed by Akaike. The problem of model identification in the inverse analysis is also tackled by applying well-known AIC but of the Bayesian version. A case study on an embankment on soft clay is presented to illustrate the effectiveness of the new method. A rather thorough review on the geotechnical inverse analysis is also presented to indicate the necessity of the proposed procedure. An appendix is attached to summarize the statistical background of the new method. 相似文献
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Typical geotechnical testing results reflect the level of soil uncertainty, which requires statistical corrections of the data for an appropriate engineering decision. This study proposes frameworks to detect outlying data points using statistical analyses, the cross-validation-based method and the generalised extreme value distribution-based method. The borehole data regarding soil depth distribution in a central area of Seoul, South Korea are assessed to validate the aforementioned methods for comparison with the distribution-based method and the Moran scatterplot method. The results show that the proposed methods enable more reliable spatial distributions to be achieved with a quantitative evaluation of local reliability. 相似文献
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Multi-sensor approach to settlement analysis of earth dams 总被引：1，自引：0，他引：1
In this paper, a fusion method for the settlement study of the earth dams based on geodetic and geotechnical data is developed.
The developed method can be algorithmically explained as follows: (a) interpolation of the geotechnical data to the epoch
of geodetic observations by four degree polynomial fitting, which serves as a low-pass filter. (b) Conversion of the initial
observations into time series of the dam heights at the geodetic and geotechnical stations. (c) Fusion of the data from the
two sources at different fusion levels. (d) Final decision based on the deformation parameters derived from fused data. The
significant innovation of the proposed method centered upon its ability to incorporate geodetic and geotechnical observation
types into a one integrated solution through fusion. The method is numerically tested for the Karkhe earth dam by using geodetic
and geotechnical data from 1997 till 2009. The numerical evaluation at 229 check points indicates more than 70% improvement
in the settlementmodeling based on the fusion of the geodetic and geotechnical data, as compared to the settlement modeling
based on geotechnical data alone. 相似文献
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小样本容量岩土体参数最优联合概率分布模型的识别是一个富有挑战性的问题。基于Bootstrap提出了小样本容量岩土体参数最优边缘分布函数和最优Copula函数识别方法。简要介绍了岩土体参数联合概率分布函数构造的Copula方法,采用AIC准则识别最优的边缘分布函数和Copula函数。将识别结果表示为不同备选边缘分布函数和Copula函数为最优边缘分布和最优Copula的权重系数集合,以基桩荷载-位移双曲线参数试验数据为例证明了所提方法的有效性。结果表明：基于小样本容量岩土体参数试验数据估计的样本均值、标准差和相关系数具有较大的离散性,这种离散性进一步导致了统计量AIC值存在较大变异性。提出的基于Bootstrap的最优边缘分布函数和最优Copula函数识别方法不仅可以有效地考虑统计量AIC值的变异性,而且能够综合地反映不同备选边缘分布函数和Copula函数为最优边缘分布和最优Copula函数的概率,为小样本容量岩土体参数最优边缘分布函数和最优Copula函数的识别提供了一条有效的途径。 相似文献
15.
Shuo Zheng Yu-Xin Zhu Dian-Qing Li Zi-Jun Cao Qin-Xuan Deng Kok-Kwang Phoon 《地学前缘(英文版)》2021,12(1):425-439
Various uncertainties arising during acquisition process of geoscience data may result in anomalous data instances(i.e.,outliers)that do not conform with the expected pattern of regular data instances.With sparse multivariate data obtained from geotechnical site investigation,it is impossible to identify outliers with certainty due to the distortion of statistics of geotechnical parameters caused by outliers and their associated statistical uncertainty resulted from data sparsity.This paper develops a probabilistic outlier detection method for sparse multivariate data obtained from geotechnical site investigation.The proposed approach quantifies the outlying probability of each data instance based on Mahalanobis distance and determines outliers as those data instances with outlying probabilities greater than 0.5.It tackles the distortion issue of statistics estimated from the dataset with outliers by a re-sampling technique and accounts,rationally,for the statistical uncertainty by Bayesian machine learning.Moreover,the proposed approach also suggests an exclusive method to determine outlying components of each outlier.The proposed approach is illustrated and verified using simulated and real-life dataset.It showed that the proposed approach properly identifies outliers among sparse multivariate data and their corresponding outlying components in a probabilistic manner.It can significantly reduce the masking effect(i.e.,missing some actual outliers due to the distortion of statistics by the outliers and statistical uncertainty).It also found that outliers among sparse multivariate data instances affect significantly the construction of multivariate distribution of geotechnical parameters for uncertainty quantification.This emphasizes the necessity of data cleaning process(e.g.,outlier detection)for uncertainty quantification based on geoscience data. 相似文献
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This paper aims to investigate the impact of sample size on geotechnical probabilistic model identification. First, the copula approach is presented to model the bivariate distribution of geotechnical parameters. Thereafter, the AIC scores are adopted to identify the best-fit marginal distribution and copula. Second, the variation of AIC scores because of small sample size is investigated using simulated data. Finally, the impact of the variation of AIC scores on identification of the best-fit marginal distribution and copula is examined. The minimum sample sizes for geotechnical data are also suggested to obtain a correct identification of the probabilistic models. The results indicate that the AIC scores estimated from a small sample exhibit large variation. The variation of the AIC scores has a significant impact on probabilistic model identification. The marginal distributions and copulas have a low percentage of correct identification when sample size is small. The percentages of correct identification for the marginal distributions and copulas increase with increasing sample size. The correlation coefficient between geotechnical parameters has a much larger impact on probabilistic model identification than the COV of geotechnical parameters. The suggested minimum sample sizes for geotechnical data are useful for guiding practical geotechnical site investigation. 相似文献
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土性指标概率模型参数的确定是进行岩土工程可靠度分析和设计的基础。为了更好地推行岩土工程可靠度设计,应该首先建立地区土性参数的概率模型。作为反映土性指标自相关特性的相关距离,研究其区域分布特性,建立其概率分布模型是必要的。本文收集了西安黄土的176个钻孔CPT数据,利用其端阻值qc作为样本,采用递推空间法计算了各层西安黄土的相关距离。研究了计算结果的统计特性,并对其均值进行了单侧置信区间估计,提出了各层西安黄土相关距离的代表值。建立了西安各层黄土相关距离的概率模型,对模型参数进行了估计,采用皮尔逊-卡方检验法对模型进行了拟合优度检验,检验结果认为其符合Beta分布。 相似文献